[发明专利]一种仪表读取方法、设备及计算机可读存储介质在审
| 申请号： | 201910014744.1 | 申请日： | 2019-01-08 |
| 公开（公告）号： | CN109871754A | 公开（公告）日： | 2019-06-11 |
| 发明（设计）人： | 罗红亮;杨科山;杨泽霖 | 申请（专利权）人： | 深圳禾思众成科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 深圳市徽正知识产权代理有限公司 44405 | 代理人： | 卢杏艳 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种仪表读取方法、设备及计算机可读存储介质，其中，该方法包括：采集预设数量的仪表图像；然后，标注所述仪表图像内的表盘区域以及关键点区域，生成标注数据；再然后，结合所述标注数据训练预设的卷积神经网络，得到预测网络；最后，向所述预测网络导入新增的仪表图像，以获取所述仪表图像内的仪表读数。本发明实现了一种高精度以及高效率的仪表读取方案，节省了仪表读取的系统资源消耗，提高了仪表读取的准确性，增强了用户体验。 | ||
| 搜索关键词： | 读取 仪表图像 仪表 计算机可读存储介质 标注 预设 卷积神经网络 系统资源消耗 表盘 数据训练 仪表读数 用户体验 高效率 关键点 预测 网络 采集 | ||
【主权项】：
1.一种仪表读取方法，其特征在于，所述方法包括：采集预设数量的仪表图像；标注所述仪表图像内的表盘区域以及关键点区域，生成标注数据；结合所述标注数据训练预设的卷积神经网络，得到预测网络；向所述预测网络导入新增的仪表图像，以获取所述仪表图像内的仪表读数。
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